Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2327 · UNIT ID 872005985
OpenDCAI/DataFlow
Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00878
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
43.33
ACCEL
-8.00
RETENTION
64.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 130 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,894
FOLLOWERS
1,131
OWNER ★
13,160

Engagement Signals

FORKS
785
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 130 / 130 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenDCAI/DataFlow собрал 130 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,131 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,894. Это даёт surprise-индекс 0.00878 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%
VELOCITY43.336.67+36.67ABOVE 90%
RETENTION64.0%46.5%+17.5 PPABOVE 70%
FORKS785116+669ABOVE 88%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 38%